一种基于模糊结构化SVM的目标跟踪算法

孙子文; 夏良

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基于结构化SVM的目标跟踪由于其优异的性能而受到了广泛关注,但是现有方法存在采样样本不均衡问题.针对此问题,论文提出一种基于模糊结构化SVM的目标跟踪模型,针对每一个样本设计了相应的重要度函数,基于对偶坐标下降原理对算法进行求解.对提出目标跟踪方法进行了实验验证,实验结果表明:与基准跟踪器DLSSVM跟踪算法相比,在精确率和成功率两个指标上分别提高2.7％,3.6％.在背景混杂、目标形变、遮挡和运动模糊等属性视频中性能也有明显提高.

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来源
《舰船电子工程》|2021年第9期|46-4861|共4页
作者
孙子文; 夏良;
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作者单位

中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院信息工程系合肥 230031;

中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院信息工程系合肥 230031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
目标跟踪; 结构化SVM; 非平衡问题;
入库时间 2023-07-25 10:36:36

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